在当前的企业级数据处理中，主要分析的是CSV格式的数据。然而，需要认识到，在企业级应用中，大部分工作都是在实时环境中完成的，这就需要掌握流式处理实时数据的技能。为此，有Apache Spark提供的Spark Streaming技术。本文将聚焦于Spark Streaming的理论层面，以帮助读者理解如何使用这项技术。
在先前关于PySpark的文章中，已经详细介绍了PySpark的DataFrame操作和MLIB库，通过许多文档示例学习了不同的算法，并了解了如何在现实世界中实现它们。同时，还使用PySpark完成了多个基于咨询的项目。现在，是时候转向更高级的Spark主题了，从Spark Streaming开始。到目前为止，处理的都是系统中本地存在的数据集，无论是在本地还是云端，即数据集并不是实时访问的。由于这个限制，Spark Streaming应运而生，使能够实时分析并提取洞察。这也是称之为“流处理”的原因。
这是对Spark Streaming的高层次介绍。在接下来的文章中，将深入探讨这个概念，比如它在后端的工作原理、它的类型以及更多。根据Databricks的数据，Spark Streaming不仅仅是处理实时数据（如Twitter开发者API），也可以处理批处理数据集，尽管有其他库和工具存在，但它被广泛用于流处理。让讨论一下它的一些主要特性。
可扩展性：之前讨论的内容隐含了这一点；当谈论流处理时，意味着它需要实时数据，因此管道需要是可扩展的，只有这样目的才能实现。
容错性：Spark Streaming的容错能力的秘密在于其工作节点，它们建立在Spark之上，因此与Spark类似，它处理高正常运行时间和突发故障检测。
负载均衡：在处理实时数据时，必须注意处理高数据流量。有负载均衡器这个选项。可以通过它将流量平均分配给每个资源；获得了两个目标，一个是合理使用资源，另一个是处理高数据流量。
流处理与静态数据：Spark Streaming的组合可以处理静态数据集和实时数据集。为此，需要使用交互式查询，为最终用户提供原生支持。
注意：Spark Streaming只是核心Spark API的另一个扩展。
Spark Streaming的工作原理是什么？在深入探讨Spark Streaming之前，让先了解现代分布式系统的工作原理：接收数据：这是数据摄取过程，实时/静态数据被接收（例如，来自IoT设备）并被摄取到任何系统，如Amazon Kinesis或Apache Kafka。处理数据：在实时处理中，数据在集群上并行处理。这种方法有效地高效地处理流数据。输出：数据处理完毕后，需要将数据收集为输出，存储在下游系统如Cassandra、Kafka和Hbase中。
现在让讨论Spark Streaming的工作原理以及它的架构模型；架构模型与传统模型相同，但有一些先进的工具和技术，将在进一步探讨：在Spark中，流数据首先从单个或多个源中摄取，例如通过网络（TCP套接字）、Kafka、Kinesis、IoT设备等。然后数据被推送到处理部分，Spark Streaming拥有多个由高吞吐量函数支持的复杂算法，如窗口、映射、连接、归约等。这个过程的最后一步是将数据推送到大型数据库和仪表板中，以开发分析解决方案，更具体地说，是实时仪表板，可以看到那些高级图表的实时数据可视化。还可以在流数据上使用PySpark的机器学习技术或图形处理。
让也讨论这个部分，因为它是了解Spark Streaming遵循哪种处理技术的关键！答案很简单，易于理解，因为都知道所有传统的实时流架构都使用批处理，Apache Spark也是如此。在这种方法中，Spark Streaming将简单地接收输入流，然后将它们分解成批次并并行处理。
Spark支持两种类型的流处理；一种是遗留项目，即已经讨论过的Spark模型；现在让了解另一种，即结构化架构。结构化流处理：与Spark Streaming不同，它在Spark SQL API/引擎之上工作。最好的部分是，不需要混淆计算批处理数据还是实时流数据，因为实现部分几乎相同。只要输入流接收到最终数据，结果就会不断更新；可以使用Dataset/DataFrame API在任何可用的语言（Python、Java、Scala等）中进行此类操作。
结构化流处理的架构模型：结构化流处理模型的主要思想是将其视为一个无界表（从无界，意思是没有限制存储记录的表，或者说，每当新数据到达时，它的大小就会增加）。这种格式使得实时流处理与批处理概念相同，使其在实现方面比其他流处理模型更容易一些。